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蛮力法.

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1 蛮力法

2 蛮力法 蛮力法是基于计算机运算速度快这一特性,在解决问题时采取的一种“懒惰” 策略。这种策略不经过(或者说经过很少)思考,把问题所有情况或所有过程交给计算机去一一尝试,从中找出问题的解。 蛮力策略应用:选择排序、冒泡排序、插入排序、顺序查找、朴素的字符串匹配等。比较常用还有枚举法、盲目搜索算法等。

3 1 枚举法 枚举法(穷举法)是蛮力策略的一种表现形式,根据问题中条件将可能情况一一列举出来,逐一尝试从中找出满足问题条件的解。但有时一一列举出的情况数目很大,则需要进一步考虑,排除一些明显不合理的情况,尽可能减少问题可能解的列举数目。 通常从两个方面进行算法设计: 1)找出枚举范围:分析问题所涉及的各种情况。 2)找出约束条件:分析问题的解需要满足的条件,并用逻辑表达式表示。

4 【例3.1】百钱百鸡问题。中国古代数学家张丘建在《算经》中提出了著名的“百钱百鸡问题”:鸡翁一,值钱五;鸡母一,值钱三;鸡雏三,值钱一;百钱买百鸡,翁、母、雏各几何?
算法设计1: 通过对问题的理解,可能会想到列出两个三元一次方程,去解这个不定解方程,就能找出问题的解。这确实是一种办法,但这里我们要用“懒惰”的枚举策略进行算法设计: 设x,y,z分别为公鸡、母鸡、小鸡的数量。 尝试范围:由题意给定共100钱要买百鸡,若全买公鸡最多买100/5=20只,显然x的取值范围1~20之间;同理,y的取值范围在1~33之间,z的取值范围在1~100之间。 约束条件: x+y+z=100 且 5*x+3*y+z/3=100

5 print("the hen number is", y); print("the chick number is ",z); } }
算法1如下: main( ) { int x,y,z;   for(x=1;x<=20;x=x+1)     for(y=1;y<=34;y=y+1)       for(z=1;z<=100;z=z+1)           if(100=x+y+z and 100=5*x+3*y+z/3)      {print("the cock number is",x); print("the hen number is", y); print("the chick number is ",z); } } 算法分析:此算法需要枚举尝试20*34*100=68000次。算法的效率显然太低。

6 算法设计2: 在公鸡(x)、母鸡(y)的数量确定后,小鸡的数量z就固定为100-x-y,无需再进行枚举了。   此时约束条件只有一个: 5*x+3*y+z/3=100.

7 main( ) {  int x,y,z;     for(x=1;x<=20;x=x+1)                       for(y=1;y<=33;y=y+1)          
        { z=100-x-y;                       if(z mod 3=0 and 5*x+3*y+z/3=100)                                                 {print("the cock number is",x); print("the hen number is", y); print("the chick number is ",z);}          } } 算法分析:以上算法只需枚举尝试20*33=660次。实现时约束条件限定Z能被3整除时,才判断“5*x+3*y+z/3=100”。这样省去了z不整除3时的算术运算和条件判断,进一步提高了算法效率。

8 六位数表示:A*10000+B*1000+C*100+A*10+B,尝试700次。 2)约束条件为:
D D D D D D 算法设计1:按乘法枚举 1)枚举范围为: A:3——9,B:0——9,C:0——9 六位数表示:A*10000+B*1000+C*100+A*10+B,尝试700次。 2)约束条件为: 每次尝试,先求六位数与A的积,再测试积的各位是否相 同,若相同则找到了问题的解。 测试积的各位是否相同比较简单的方法是,从低位开始,每次都取数据的个位,然后整除10,使高位的数字不断变成个位,并逐一比较。 A=1,2时积不会得到六位数

9 if(G1<>G2 ) break; } if(i=6) print( F,”*”,A,”=”,E); }
算法分析1:该算法的尝试范围是A:3—9,B:0—9, C:0—9 。共尝试700次,不是一个好的算法。 算法1如下: main( ) { int A,B,C,D,E,E1,F,G1,G2,i; for(A=3; A<=9; A++) for(B=0; B<=9; B++) for(C=0; C<=9; C++) { F=A*10000+B*1000+C*100+A*10+B; E=F*A; E1=E; G1=E1 mod 10; for(i=1; i<=5; i++) { G2=G1; E1=E1/10; G1= E1 mod 10; if(G1<>G2 ) break; } if(i=6) print( F,”*”,A,”=”,E); }

10 算法设计2:将算式变形为除法:DDDDDD/A=ABCAB。此时只需枚举A:3——9 D:1——9,共尝试7

11 main() {int A,B,C,D,E,F; for(A=3;A<=9;A++) for(D=1;D<=9;D++) { E = D* D*10000+D*1000+D*100+D*10+D; if(E mod A=0) F=E\A; if(F\10000=A and (F mod 100)\10=A) and (F\1000=F mod 10) print( F,”*”,A,”=”,E); }

12 【例3.3】编程打印有如下规律的n×n方阵。 例如下图:使左对角线和右对角线上的元素为0,它们上方的元素为1,左方的元素为2,下方元素为3,右方元素为4,下图是一个符合条件的5阶矩阵。

13 构造趣味矩阵:经常用二维数组来解决 根据趣味矩阵中的数据规律,设计算法把要输出的数据存储到一个二维数组中,最后按行输出该数组中的元素。
基本常识: 1)当对二维表按行进行操作时,应该“外层循环控制行; 内层循环控制列”;反之若要对二维表按列进行操作时,应该“外层循环控制列;内层循环控制行”。 2)二维表和二维数组的显示输出,只能按行从上到下连续进行,每行各列则只能从左到右连续输出。所以,只能用“外层循环控制行;内层循环控制列”。

14 3)用i代表行下标,以j代表列下标(除特别声明以后都遵守此约定),则对n*n矩阵有以下常识: 主对角线元素:i=j;
2 3)用i代表行下标,以j代表列下标(除特别声明以后都遵守此约定),则对n*n矩阵有以下常识: 主对角线元素:i=j; 副对角线元素:下标下界为1时i+j=n+1; 下标下界为0时i+j=n-1; 主上三角◥元素: i <=j; 主下三角◣元素: i >=j; 次上三角◤元素:下标下界为1时i+j<=n+1, 下标下界为0时i+j<=n-1; 次下三角◢元素:下标下界为1时i+j>=n+1, 下标下界为0时i+j>=n-1;

15 算法如下: main( ) {int i,j,a[100][100],n; input(n); for(i=1;i<=n;i=i+1) for(j=1;j<=n;j=j+1) {if (i=j or i+j=n+1) a [i][j]=0; if (i+j<n+1 and i<j) a [i][j]=1; if (i+j<n+1 and i>j) a [i][j]=2; if (i+j>n+1 and i>j) a [i][j]=3; if (i+j>n+1 and i<j) a [i][j]=4;} { print( “换行符”); for( j=1;j<=n;j=j+1) print(a[i][j]); }

16 【例3.5】狱吏问题 某国王对囚犯进行大赦,让一狱吏n次通过一排锁着的n间牢房,每通过一次,按所定规则转动n间牢房中的某些门锁, 每转动一次, 原来锁着的被打开, 原来打开的被锁上;通过n次后,门锁开着的,牢房中的犯人放出,否则犯人不得获释。 转动门锁的规则是这样的,第一次通过牢房,要转动每一把门锁,即把全部锁打开;第二次通过牢房时,从第二间开始转动,每隔一间转动一次;第k次通过牢房,从第k间开始转动,每隔k-1 间转动一次;问通过n次后,哪些牢房的锁仍然是打开的?

17 算法设计1: 1)用n个空间的一维数组a[n],每个元素记录一个锁的状 态,1为被锁上,0为被打开。 2)用数学运算方便模拟开关锁的技巧,对i号锁的一次开 关锁可以转化为算术运算:a[i]=1-a[i]。 3)第一次转动的是1,2,3,……n号牢房; 第二次转动的是2,4,6,……号牢房; 第三次转动的是3,6,9,……号牢房; …… 第i次转动的是i,2i,3i,4i,……号牢房,是起点为i,公差为i的等差数列。 4)不做其它的优化,用蛮力法通过循环模拟狱吏的开关 锁过程,最后当第i号牢房对应的数组元素a[i]为 时,该牢房的囚犯得到大赦。

18 main1( ) { int *a,i,j,n; input(n); a=calloc(n+1,sizeof(int)); //申请存储空间 for (i=1; i<=n;i++) a[i]=1; for (j=i; j<=n;j=j+i) a[i]=1-a[i]; if (a[i]=0) print(i,”is free.”); } 算法分析1:以一次开关锁计算,算法的时间复杂度为 n(1+1/2+1/3+……+1/n)=O(nlogn)。

19 问题分析2:转动门锁的规则可以有另一种理解,第一次转动的是编号为1的倍数的牢房;第二次转动的是编号为2的倍数的牢房;第三次转动的是编号为3的倍数的牢房;……则狱吏问题是一个关于因子个数的问题。
令d(n)为自然数n的因子个数,这里不计重复的因子,如4的因子为1,2,4共三个因子,而非1,2,2,4。则d(n)或为奇数,或为偶数,见下表: 表3.1 编号与因数个数的关系 n …… d(n) …… 数学模型2:d(n)有的为奇数,有的为偶数,由于牢房的门开始是关着的,这样编号为i的牢房,所含1——i之间的不重复因子个数为奇数时,牢房最后是打开的;反之,牢房最后是关闭的。

20 算法设计2:  1)算法是求出每个牢房编号的不重复的因子个数,当它为奇数时,这里边的囚犯得到大赦。 2)一个数的因子是没有规律的,只能从1——n枚举尝试。 main2( ) { int s,i,j,n; input(n); for (i=1; i<=n;i++) { s=1; for (j=2; j<=i;j=j++) if (i mod j=0) s=s+1; if (s mod 2 =1) print(i,”is free.”); } } 为什么从2开始?

21 算法分析2: 狱吏开关锁的主要操作是a[i]=1- a[i];共执行n*(1+1/2+1/3+……+1/n)次,时间复杂度近似为O(n logn)。使用了n个空间的一维数组。算法2没有使用辅助空间,但由于求一个编号的因子个数也很复杂,其主要操作是判断i mod j是否为0,共执行了1+2+3+……+n次,时间复杂度为O(n2 /2)。 蛮力法并不总是因为减少了人脑的思维,就一定是效率差的算法。对规模不是太大的问题,蛮力法还是一种比较好的算法策略。

22 表3.1 编号与因数个数的关系 n …… d(n) …… 数学模型3:仔细观察表3.1,发现当且仅当n为完全平方数时,d(n)为奇数;这是因为n的因子是成对出现的,也即当n=a*b且a≠b时,必有两个因子a,b; 只有n为完全平方数,也即当n=a2时,才会出现d(n)为奇数的情形。 算法设计3:只需找出小于n的平方数即可。

23 main3( ) {int s,i,j,n; input(n); for (i=1;i<=n;i++) if(i*i<=n) print(i,”is free.”); else break; } 结论:在对运行效率要求较高的大规模的数据处理问题时,必须多动脑筋找出效率较高的数学模型及对应算法。

24 3 蛮力法的优点 可以用来解决广阔领域的问题; 对于一些重要的问题,它可以产生一些合理的算法; 解决问题的实例很少时,它让你花费较少的代价;
3 蛮力法的优点 可以用来解决广阔领域的问题; 对于一些重要的问题,它可以产生一些合理的算法; 解决问题的实例很少时,它让你花费较少的代价; 可以解决一些小规模的问题; 可以作为其他高效算法的衡量标准。

25 小结 掌握蛮力法的基本思想:蛮力法是一种简单直接地解决问题的方法,通常直接基于问题的描述和所涉及的概念定义; 掌握蛮力策略的具体应用;
蛮力法的主要优点是它广泛的适用性和简单性;它的主要缺点是大多数蛮力算法的效率都不高。

26 螺旋阵:任意给定n值,按如下螺旋的方式输出方阵:
作业 螺旋阵:任意给定n值,按如下螺旋的方式输出方阵: n=3 输出: 2    9 6 3    4 5 n=4 输出: 2    3   

27 算法设计1: n=4 输出: 2    3    按照“摆放”数据的过程,逐层(圈)分别处理每圈的左侧、下方、右侧、上方的数据。以n=4为例详细设计如下: 把“1——12”看做一层(一圈)“13-16”看做二层……以层做为外层循环,下标变量为i。以上两个例子,n=3、4均为两层,用n\2表示下取整,(n+1)/2表示对n/2上取整。所以下标变量i的范围1——(n+1)/2。

28 n=4 输出: 2    3    i层内“摆放”数据的四个过程(四角元素分别归四个边): 1)i列(左侧),从i行到n-i行 (n=4,i=1时“摆放1,2,3”) 2)n+1-i行(下方),从i列到n-i列 (n=4,i=1时“摆放4,5,6”) 3)n+1-i列(右侧),从n+1-i行到i+1行 (n=4,i=1时“摆放7,8,9”) 4)i行(上方),从n+1-i列到i+1列 (n=4,i=1时“摆放10,11,12”) 四个过程通过四个循环实现,用j表示i层内每边中行或列的下标。

29 for(i=1;i<=n/2;i=i+1)
main( ) {int i,j,a[100][100],n,k; input(n); k=1; for(i=1;i<=n/2;i=i+1) {for( j=i;j<=n-i;j=j+1) { a [j][i]=k; k=k+1;} /左侧/ for( j=i;j<=n-i;j=j+1) { a [n+1-i][j]=k; k=k+1;} /下方/ for( j=n-i+1;j>=i+1;j=j-1){a[j][n+1-i]=k;k=k+1;} /右侧/ for( j=n-i+1;j>=i+1;j=j-1) {a[i][j]=k; k=k+1;} /上方/ } if (n mod 2=1) {i=(n+1)/2; a[i][i]=n*n;} for(i=1;i<=n;i=i+1) { print(“换行符”); for( j=1;j<=n;j=j+1) print(a[i][j]); n为奇数时,中间一层只有一个数据

30 算法设计2: n=4 输出: 2    3    约定:四角数据分别属于先处理的行或列;用k纪录行或列处理的元素个数,存放最外圈的情况如下: j=1 i=i n k=n //左侧 i=n j=j n k=n-1 //下方 j=n i=i-1 n k=n-1 //右侧 i=1 j=j-1 n k=n-2 //上方

31 2. 为用统一的表达式表示循环变量的范围,引入变量k,表示在某一方向上数据的个数,k初值是n,每当数据存放到左下角时,k就减1,又存放到右上角时,k又减1;此时k值又恰好是下一圈左侧的数据个数。 将向下和向上“摆放”数据时,行下标i的变化用统一表达式表示;也将向右和向左“摆放”数据时,列下标j的变化用统一表达式表示。引入符号变量t,t初值为1,表示处理前半圈:左侧i向下变大,j向右变大;t变为-1;表示处理后半圈:右侧i向上变小,j向左变小。则一圈内下标变化如下: j=1 i=i+t n k=n i=n j=j+t n k=k-1 t= -t 前半圈共2*k-1个 j=n i=i+t n i=1 j=j+t n k=k-1 t= -t 后半圈共2*k-1个

32 b[0]=0; b[1]=1; k=n; t=1; x=1; while x<=n*n
main( ) {int i,j,k,n,a[100][100],b[2],x,y; b[0]=0; b[1]=1; k=n; t=1; x=1; while x<=n*n {for (y=1;y<=2*k-1;y++) // t=1时处理左下角 { b[y/(k+1)]=b[y/(k+1)]+t; //t= -1时处理右上角 a[b[0]][b[1]]=x; x=x+1;} k=k-1; t=-t; } for( i=1;i<=n;i++) {print(“换行符”); for(j=1;j<=n;j++) print(a[i][j]); x模拟摆放的数据 y模拟半圈内数据的处理

33 算法说明: 在“算法设计”中,由“a[b[0]][b[1]]=x;”可知,数组元素b[0]表示存储矩阵的数组a的行下标,数组元素b[1]是数组a的列下标。为什么不用习惯的i,j作行、列的下标变量呢?使用数组元素作下标变量的必要性是什么?表达式“b[y/(k+1)]= b[y/(k+1)]+t;”的意义又是什么? y作循环变量,模拟半圈内数据的处理过程。变化范围是1—2*k-1。在半圈里,当y=1—k时,是行下标在变化,列下标不变;此时y/(k+1)的值为0,确实实现了行下标b[0]的变化(加1或减1,由t决定)。当y=k+1—2*k-1时, 是行下标在不变,列下标在变化;此时y/(k+1)的值为1,确实实现了列下标b[1]的变化。这又验证了利用一维数组“便于循环”的技巧,当然这离不开对数组下标的构造。 综上所述,引入变量t,k和数组b后,通过算术运算将一圈中上下左右四种不同变化情况,归结构造了一个循环“不变式”。


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